在Python中执行局部标准差

我试图获取图像每个像素的局部标准差。这意味着对于每个像素，我想计算其值及其邻居值的标准差。我用了this http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.statistics.html图书馆 我开发了以下代码：

def stdd(image, N):
    width = image.shape[0]
    heigth = image.shape[1]
    desv = np.zeros((width,heigth))
    for i in range (width):
        for j in range (heigth):
            if i < N :
                mini = 0
            else :
                mini = i - N
            if (i+N) > width :
                maxi = width
            else : 
                maxi = N + i
            if j < N :
                minj = 0
            else :
                minj = j - N
            if (j+N) > heigth :
                maxj = heigth
            else : 
                maxj = N + j
            window = image[mini:maxi,minj:maxj]
            desv[i,j] = window.std()
    return desv

其中 N 是每个像素的局部矩阵的大小，图像是 numpy.array() 图像 我的代码的问题是处理它需要太多时间，我想知道是否有一个已经定义的函数可以优化它

您可以尝试以下方法

from scipy.ndimage import generic_filter
import numpy as np
generic_filter(img, np.std, size=3)